摘要：国务院《十四五智能制造发展规划》明确将数据要素列为智能制造的核心生产资料，提出 “加快构建覆盖产品全生命周期的数据治理体系，推动数据从资源向资产转化，支撑AI大模型、数字孪生等新技术应用”。某装备制造企业（以下简称H公司）携手亿信华辰，开启了一场以数据中台为核

国务院《十四五智能制造发展规划》明确将数据要素列为智能制造的核心生产资料，提出 “加快构建覆盖产品全生命周期的数据治理体系，推动数据从资源向资产转化，支撑AI大模型、数字孪生等新技术应用”。某装备制造企业（以下简称H公司）携手亿信华辰，开启了一场以数据中台为核心，全生命周期数据治理为路径，支撑智能制造大模型应用的实践。

制造企业的数据困境与破局需求

H公司专注于高端装备的研发与生产，同时为离散制造业提供全生命周期数字化工厂解决方案。然而，在数字化转型的深水区，这家老牌制造企业遇到了典型的数据痛点：

ERP、PLM、MES、SAC 等30+业务系统的数据分散成信息孤岛，采购、生产、财务数据无法联动；

订单、库存等结构化数据与合同、发票、标书等非结构化数据缺乏统一存储，难以支撑AI大模型等新兴应用；

现有分析工具无法快速生成决策级报表，管理层难以实时掌握经营状况。

当数据从辅助工具变成核心资产，H公司亟需一套从数据治理到价值变现的全链路解决方案—— 这正是与亿信华辰合作的起点。

核心目标：构建四位一体的数据资产体系

项目的核心目标是解决数据在哪里、数据准不准、数据怎么用三大问题，最终实现数据业务化→数据资产化→资产服务化的闭环。具体拆解为四大方向：

建体系：通过DCMM数据管理能力成熟度评估认证，建立覆盖元数据、标准、质量的全流程管理制度；

搭平台：构建大数据存储平台，统一管理结构化与非结构化数据，支撑AI大模型；

做治理：通过元数据血缘分析、数据标准落地、质量校验，将散点数据转化为可信资产；

促应用：搭建报表分析平台，聚焦经营绩效、财务健康、应收账款等财务域场景，让数据直接服务决策。

实施路径：从治数据到用数据的全流程落地

H公司的数据管理平台并非单纯的技术平台，而是 “治理 - 存储 - 服务” 一体的资产运营枢纽 ：

向上承接大模型、报表分析等应用的数据需求；

向下整合ERP、PLM、MES等系统的数据供给；

中间通过元数据管理、标准落地、质量校验等全生命周期治理将散点数据转化为可信资产。

功能设计方案

1. 数据管理体系：用 DCMM 夯实制度地基

H公司的第一个动作，是以DCMM3级（稳健级）为目标，建立数据管理的规则引擎。项目团队梳理了8大能力域的管理制度，如《元数据管理办法》《数据标准管理规范》，覆盖数据战略、架构、生命周期等全环节。最终，H公司顺利通过DCMM3级认证，成为当地制造企业数据管理的标杆。

2. 大数据平台：打通结构化 + 非结构化的数据存储

制造企业的数据富矿不仅有ERP的订单、MES的生产数据，还有合同、发票、标书等非结构化数据 —— 这些正是AI大模型的燃料。项目团队构建了双引擎存储架构：

结构化数据：汇聚ERP、PLM、MES、SAC、WMS、电子签章、资金、费控等30个系统的结构化数据（超5T），通过HDFS分布式存储实现高效查询；

非结构化数据：搭建MINIO对象存储系统，存储标书、合同、发票等文件（超5.2T），支持S3协议，为AI大模型提供可训练的基础数据。

例如，H公司的项目合同等非结构化数据，通过MINIO集中存储后，可直接对接大模型进行合同条款抽取、风险预警，大幅提升合同管理效率。

3. 数据治理平台：让数据从可用到可信

数据治理的核心是给数据贴标签、立规矩。项目团队通过亿信睿治数据治理平台，实现了四大能力：

元数据管理：采集27个系统的83229张表元数据，绘制数据血缘图（如应收账款来自ERP的客户订单→MES 的生产入库→财务系统的发票），解决数据从哪来、到哪去的问题；

数据标准落地：将3966项财务标准嵌入系统，比如从货币单位、汇率类型等字段，强制要求各系统按标准输出；

数据质量校验：通过112条规则自动检测数据，比如应收账款逾期超过90天需标记，并生成质量报告，推动业务部门整改；

数据资产化：建立财务域数据资产目录，将应收票据台账、销售凭证等数据封装为可申请、可调用的资产，比如汇率资产可通过API接口供各系统调用。

4. 报表分析应用：让数据开口说话

数据治理的终极目标是用数据决策。项目团队聚焦财务域核心场景，搭建了三大分析应用：

经营绩效分析：整合销售、成本、利润数据，实时展示国内销售、直接出口、出口总包等维度的绩效，帮助管理层快速调整业务策略；

财务健康与效率分析：通过销售毛利、存货周转等指标，预警库存积压、毛利率下滑等风险；

应收账款分析：按0-90天、90-180天、1 年以上等账龄段，展示应收账款分布，结合周转率指标，推动财务部门优化催收策略。

例如，通过应收账款分析应用，H公司发现 “1 年以上逾期账款” 占比偏高，于是针对性加强了客户信用评级和合同条款约束，3个月内逾期账款减少了15%。

走出制造行业数据治理的差异化路径

H公司的实践证明：数据治理不是技术摆设，而是支撑智能制造的数字发动机。它一边通过全生命周期治理将数据散点转化为可信资产，一边为大模型、智能应用提供精准燃料，最终实现数据 - 资产 - 价值的闭环。

1.DCMM与业务深度融合

H公司不是为了认证而做DCMM，而是将DCMM的8大能力域转化为可执行的制度，比如《元数据管理办法》直接指导IT部门的数据采集规范；

2.制造行业框架复用

项目构建了自顶向下设计（战略驱动）+ 自下向上实施（平台落地）的制造企业数据治理框架，覆盖 “数据 - 资产 - 应用” 全链路；

3.技术积累赋能未来

通过微服务架构、K8S 部署、非结构化数据汇聚等技术，为后续AI大模型、数字孪生等应用奠定了基础。

结语：当数据不再是躺在系统里的数字，而是能支撑决策、能驱动创新的资产，制造企业的数字化转型才能真正落地生根—— 这正是H公司数据治理实践的最大价值。对于更多制造企业而言，H公司案例提供了一个可复制的模板：从痛点出发，以价值为导向，用治理 - 存储 - 应用的全链路方案，将数据转化为真正的核心资产。

来源：科技与科学